C++的OpenCV中cv::minAreaRect的返回角度的数值范围是多少？

版本不一样的时候，返回也不一样。

我使用opencv/4.5.5。

下图是使用minAreaRect判定的角度，可以看到，数值范围是[0,90]，看起来很离谱。

画出这张图使用的程序如下：

C++

int main() {
    std::string prefix1 =
        "/mnt/c/Users/dong.xie/Desktop/workcode/cpp_project/photo_translate/03implement/photo_translate/"
        "test_photo_translate/";
    // 写一段程序，显示opencv中的角度是怎么计算的
    // 构建一个全白色的4000*4000的图片
    cv::Mat img = cv::Mat::zeros(4000, 4000, CV_8UC3);
    img.setTo(cv::Scalar(114, 114, 114));
    // 遍历0度到360度
    for (int i = 0; i < 360; i = i + 10) {
        //(2000,2000)与(3200,2000)是一条直线，(2000,2000)是原点，不断旋转这条直线，看看旋转后的直线的角度是多少
        int p0x = 2000;
        int p0y = 2000;
        int p1x = 3200;
        int p1y = 2000;

        p1x = 1200 * std::cos(i * 3.1415926 / 180) + p0x;
        p1y = -1200 * std::sin(i * 3.1415926 / 180) + p0y;

        cv::Mat pts = (cv::Mat_<float>(4, 2) << p0x, p0y, p1x, p1y, p0x + 2, p0y + 2, p1x + 2, p1y + 2);

        // 绘制(p0x,p0y)与（p1x，p1y)这条直线
        cv::line(img, cv::Point2f(p0x, p0y), cv::Point2f(p1x, p1y), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);

        cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(pts);
        // 画出旋转后的直线
        cv::Point2f vertices[4];
        rect.points(vertices);
        for (int i = 0; i < 4; i++)
            cv::line(img, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
        // 显示旋转后的直线的角度
        cv::putText(img,
                    std::to_string(rect.angle).substr(0, 5),
                    cv::Point(p1x, p1y),
                    cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    2,
                    cv::Scalar(0, 255, 0),
                    2);
    }
    cv::imwrite(prefix1 + "test.jpg", img);
    return 0;
}

那么python中呢，如果版本是一样的，那么结果是一样的，如果版本不同，比如4.4，那么就不会是一样的结果。

import cv2
import numpy as np
print(cv2.__version__)
img = np.zeros((4000, 4000, 3), np.uint8)
img[:] = 114
for i in range(0, 360, 10):
    p0x = 2000
    p0y = 2000
    p1x = 3200
    p1y = 2000
    p1x = 1200 * np.cos(i * np.pi / 180) + p0x
    p1y = -1200 * np.sin(i * np.pi / 180) + p0y
    pts = np.array([[p0x, p0y], [p1x, p1y], [p0x + 2, p0y + 2], [p1x + 2, p1y + 2]], np.float32)
    cv2.line(img, (int(p0x), int(p0y)), (int(p1x), int(p1y)), (0, 0, 255), 2)
    rect = cv2.minAreaRect(pts)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(img, str(rect[2])[0:5], (int(p1x), int(p1y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('test.jpg', img)